(57)【要約】【課題】  人物をより確実に検出することができる物体検出装置及び物体検出方法を提供すること。【解決手段】  物体検出装置１に、熱画像Ａを取得するカメラ１０と、熱画像Ａから、人物の熱データを有する検出対象物候補領域を抽出する領域抽出部１２と、車両の周辺を検出波でスキャニングして計測点領域を検出し、且つ、当該検出された計測点領域の位置を検出する検出波出力部１３と、当該検出対象物候補領域から検出される検出物体の位置を算出し、且つ、計測点領域のうち、検出対象物候補領域に対応する計測点領域を同一候補領域として抽出する距離計測部１５と、距離計測部１５により算出された位置の動きが同一候補領域の位置の動きに一致する場合には、検出対象物候補領域の特徴量及び動きに基づいて、検出対象物を検出する対象物検出部１７と、を備えさせた。【選択図】      図１
2005121601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載される物体検出装置において、
前記車両周辺を観測して、前記車両周辺の状態量データを有する画像を取得する画像取得手段と、
前記画像から、検出対象物の状態量データを有する検出対象物候補領域を抽出する領域抽出手段と、
前記検出対象物候補領域の特徴量に基づいて、当該検出対象物候補領域から検出される検出物体の位置を算出する位置算出手段と、
前記車両の周辺を所定の検出波でスキャニングして、当該検出波を反射する計測点領域を検出し、且つ、当該検出された計測点領域の位置を検出する検出波出力手段と、
前記計測点領域のうち、前記検出対象物候補領域に対応する計測点領域を同一候補領域として抽出する位置抽出手段と、
前記位置算出手段により算出された位置の動きが前記同一候補領域の位置の動きに一致し、且つ、これらの動きのうち、少なくとも一方が所定の範囲内である場合には、前記検出対象物候補領域の特徴量及び前記動きに基づいて、前記検出対象物を検出する検出手段と、を備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の物体検出装置において、
前記検出波出力手段は、検出可能範囲が互いに異なる複数の検出波で前記車両の周辺をスキャニングし、前記計測点領域及び当該計測点領域の位置を検出波毎に検出し、
前記位置抽出手段は、前記計測点領域のうち、前記検出対象物候補領域に対応し、且つ、前記検出対象物候補領域の位置算出に適した計測点領域を同一候補領域として抽出することを特徴とする物体検出装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の物体検出装置において、
前記検出対象物の位置と、前記検出対象物候補領域及び前記同一候補領域のうち、前記検出対象物が検出される検出対象物領域の特徴量を示す第１のパラメタ値と、の関係を示す対応データを記憶する記憶手段を備え、
前記検出手段は、前記検出対象物候補領域の特徴量を示す第２のパラメタ値と前記検出対象物候補領域から検出される検出物体の位置との関係、及び、前記同一候補領域の特徴量を示す第３のパラメタ値と前記同一候補領域の位置との関係のうち、少なくとも一方が前記対応データにより示される関係に一致するかどうかを判定し、一致する場合には、前記検出対象物候補領域または前記同一候補領域から前記検出対象物を検出することを特徴とする物体検出装置。
【請求項４】
請求項３記載の物体検出装置において、
前記検出手段は、前記検出物体の位置の動きに伴う前記第２のパラメタ値の動き、及び、前記同一候補領域の位置の動きに伴う前記第３のパラメタ値の動きのうち、少なくとも一方が、前記検出対象物の位置の動きに伴う前記第１のパラメタ値の動きに一致するかどうかを判定し、一致する場合には、前記検出対象物候補領域または前記同一候補領域から前記検出対象物を検出することを特徴とする物体検出装置。
【請求項５】
請求項３または４のいずれか１項に記載の物体検出装置において、
前記記憶手段は、前記パラメタ値の内容が互いに異なる複数の対応データを記憶し、
各対応データにより示されるパラメタ値の信頼性は、前記検出物体の位置に応じて互いに異なり、
前記検出手段は、前記検出物体の位置に応じた対応データに基づいて、前記判定を行うことを特徴とする物体検出装置。
【請求項６】
請求項３〜５のいずれか１項に記載の物体検出装置において、
前記パラメタ値は、前記パラメタ値に対応する領域が有する状態量データ値、前記パラメタ値に対応する領域の大きさ、及び前記パラメタ値に対応する領域の反射強度のうち、少なくとも一つであることを特徴とする物体検出装置。
【請求項７】
車両周辺を観測して、前記車両周辺の状態量データを有する画像を取得する第１の工程と、
前記画像から、検出対象物の状態量データを有する検出対象物候補領域を抽出する第２の工程と、
前記検出対象物候補領域の特徴量に基づいて、当該検出対象物候補領域から検出される検出物体の位置を算出する第３の工程と、
前記車両の周辺を所定の検出波でスキャニングして、当該検出波を反射する計測点領域を検出し、且つ、当該検出された計測点領域の位置を検出する第４の工程と、
前記計測点領域のうち、前記検出対象物候補領域に対応する計測点領域を同一候補領域として抽出する第５の工程と、
前記第３の工程により算出された位置の動きが前記同一候補領域の位置の動きに一致し、且つ、これらの動きのうち、少なくとも一方が所定の範囲内である場合には、前記検出対象物候補領域の特徴量及び前記動きに基づいて、前記検出対象物を検出する第６の工程と、を備えることを特徴とする物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載される物体検出装置及び物体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車両に搭載される物体検出装置が知られている（例えば、特許文献１〜２）。
【０００３】
特許文献１記載の技術では、車両前方を撮影して車両前方の様子が描かれた画像を取得し、画像処理において、当該画像から路面より高い領域を検出対象物候補領域として抽出する。さらに、当該抽出された検出対象物候補領域の移動ベクトル、即ち検出対象物候補領域の動きを算出する。そして、当該動きが人物の歩行速度程度となる場合には、当該領域から人物を検出する。
【０００４】
特許文献２記載の技術では、車両前方を撮影して熱画像（車両前方の熱データを有する画像）を取得し、当該熱画像から人物の熱データを有する検出対象物候補領域を抽出する。そして、当該検出対象物候補領域の縦横比を算出し、当該算出された縦横比が人物の縦横比に一致する場合には、当該検出対象物候補領域から人物を検出する。
【特許文献１】特開平９−２５９２８２号公報
【特許文献２】特開２０００−２８０５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、これらの技術では、検出対象物候補領域の動きのみ、または、検出対象物候補領域の縦横比のみに基づいた検出を行っているため、以下に示す問題点があった。
【０００６】
即ち、特許文献１記載の技術では、人物の歩行速度程度で走行する車両を人物と誤検出する可能性があった。また、特許文献２記載の技術では、人物以外の物体で、人物程度の縦横比を有する物体、例えば柱や壁の一部（特に、他の部分と素材が異なる部分）を人物と誤検出する可能性があった。
【０００７】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その主に目的とするところは、人物をより確実に検出することができる物体検出装置及び物体検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本願特許請求の範囲に記載の発明は、車両に搭載される物体検出装置において、車両周辺を観測して、車両周辺の状態量データを有する画像を取得する画像取得手段と、画像から、検出対象物の状態量データを有する検出対象物候補領域を抽出する領域抽出手段と、検出対象物候補領域の特徴量に基づいて、当該検出対象物候補領域から検出される検出物体の位置を算出する位置算出手段と、車両の周辺を所定の検出波でスキャニングして、当該検出波を反射する計測点領域を検出し、且つ、当該検出された計測点領域の位置を検出する検出波出力手段と、計測点領域のうち、検出対象物候補領域に対応する計測点領域を同一候補領域として抽出する位置抽出手段と、位置算出手段により算出された位置の動きが同一候補領域の位置の動きに一致し、且つ、これらの動きのうち、少なくとも一方が所定の範囲内である場合には、検出対象物候補領域の特徴量及び動きに基づいて、検出対象物を検出する検出手段と、を備えることを主な特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本願特許請求の範囲に記載の発明では、主に、以下の効果を得ることができる。即ち、位置算出手段により算出された位置の動き、即ち、検出対象物候補領域の特徴量に基づいて算出された検出物体の動きが同一候補領域の動きに一致し、且つ、これらの動きが所定の範囲内であることを確認した上で、検出対象物候補領域の特徴量及び当該動きの特徴量に基づいて、人物を検出する。
【００１０】
したがって、人物と異なる検出物体で、且つ人物と同じ動きをする検出物体を人物として誤検出することがない。また、人物と同程度の大きさで、且つ人物と異なる動きをする検出物体を人物として誤検出することがない。よって、人物を確実に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
（第１の実施の形態）
以下、本発明の第１の実施の形態（請求項１、７に対応）を図面に基づいて説明する。まず、図１〜図１４に基づいて、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置１の構成要素及び各構成要素の主な機能について説明する。
【００１２】
図１は物体検出装置１の構成を示すブロック図であり、図２はカメラ１０及び検出波出力部１３の設置位置を示す側面図であり、図３は、カメラ１０及び検出波出力部１３の設置位置を示す平面図である。また、図４〜図５は、カメラ１０により取得される熱画像Ａの一例を示す説明図である。なお、以下の説明では、図２〜図３に示すように、検出波出力部１３の先端部の点を原点、検出波出力部１３の中心軸及びカメラ１０の光軸と平行となる方向をｚ軸、ｚ軸に垂直且つ路面に平行な方向をｘ軸、ｚ軸及び路面に垂直な方向をｙ軸とする座標系を基準座標系とする。ここで、カメラ１０の光軸は、カメラ１０が有するカメラレンズの中心を通り、且つ、カメラレンズに垂直な軸である。また、検出波出力部１３の中心軸は、検出波出力部１３の先端面の中心を通り、且つ、当該先端面に垂直な軸である。
【００１３】
また、図４に示すように、熱画像Ａの左上端部を原点、熱画像Ａの上端から下端に向かう方向をｙ軸、熱画像Ａの左端から右端に向かう方向をｘ軸とする座標系を熱画像座標系とする。
【００１４】
図１に示すように、物体検出装置１は、カメラ（画像取得手段）１０と、画像メモリ１１と、検出対象物用温度帯領域抽出部（領域抽出手段）（以下、「領域抽出部」と称する）１２と、検出波出力部（検出波出力手段）１３と、レーダ計測結果保存用メモリ（以下、「保存用メモリ」と称する）１４と、検出対象物用距離計測部（位置算出手段、位置抽出手段）（以下、「距離計測部」と称する）１５と、同一物体判定部１６と、対象物検出部（検出手段）１７と、検出結果出力部１８を備える。
【００１５】
カメラ１０は、図２〜図３に示すように、その光軸が検出波出力部１３の中心軸及び路面に平行になるように、車両Ｐの前部に設置される。また、車両Ｐ前方を観測して、車両Ｐ前方の熱データを有する熱画像Ａを熱画像データの形式で取得する。熱画像Ａの例を図４に示す。図４は、車両Ｐ前方に二人の人物及び壁が存在する場合にカメラ１０が取得する熱画像Ａを示す。当該熱画像Ａには、人物画像ａ０〜ａ１及び壁画像ａ３〜ａ４が含まれる。
【００１６】
熱画像データは複数の画素データで構成され、各画素データには座標データ及び熱データが含まれる。そして、カメラ１０は、当該熱画像データを画像メモリ１１に出力する。画像メモリ１１は、カメラ１０から与えられた熱画像データを保存する。
【００１７】
領域抽出部１２は、画像メモリ１１から熱画像データを取得する。そして、当該熱画像データに基づいて、熱画像Ａから、人物の熱データを有する検出対象物候補領域を抽出する。ここで、人物の熱データ値は３６（度）程度となるが、車両Ｐから人物までの距離が長いほど、熱画像Ａ上の人物画像が有する熱データ値は小さくなる。そこで、領域抽出部１２は、熱画像Ａから、３６（度）前後の熱データ値を有する画素を抽出し、互いに隣接する画素どうしをまとめて一つの領域とすることで、検出対象物候補領域を抽出する。
【００１８】
そして、領域抽出部１２は、検出対象物候補領域が有する画素データに基づいて、検出対象物候補領域の大きさ（具体的には、幅及び高さ）と熱画像Ａ上での位置を算出する。そして、当該算出結果及び検出対象物候補領域が有する画素データに関する検出対象物候補領域データを生成して距離計測部１５に出力する。
【００１９】
例えば、熱画像Ａが図４に示すものである場合、領域抽出部１２は、図５に示すように、熱画像Ａから、人物画像ａ０を含む検出対象物候補領域Ａ０と、人物画像ａ１を含む検出対象物候補領域Ａ１を抽出する。なお、壁画像ａ３〜ａ４が有する熱データは、人物画像ａ０〜ａ１が有する熱データと異なるので、壁画像ａ３〜ａ４は検出対象物候補領域Ａ０〜Ａ１に含まれない。そして、領域抽出部１２は、検出対象物候補領域Ａ０の位置（ｘｃ０、ｙｃ０）、幅ｗｃ０、及び高さｈｃ０を算出し、同様に、検出対象物候補領域Ａ１の位置（ｘｃ１、ｙｃ１）、幅ｗｃ１、及び高さｈｃ１を算出する。そして、当該算出結果及び検出対象物候補領域Ａ０〜Ａ１が有する画素データに関する検出対象物候補領域データを生成して距離計測部１５に出力する。なお、車両Ｐ周辺の環境によっては、人物以外の物体（例えば、車両）が人物程度の熱を有する場合があり、この場合、領域抽出部１２は、熱画像Ａのうち、人物以外の物体が描かれた領域を検出対象物候補領域として抽出する可能性がある。そこで、人物が描かれた検出対象物候補領域のみを出力することができるように、領域抽出部１２は、検出対象物候補領域の縦横比を算出し、当該算出された縦横比が人物の縦横比に一致する検出対象物候補領域のみを距離計測部１５に出力しても良い。
【００２０】
図１に示す検出波出力部１３は、例えばレーザレーダやミリ波レーダであり、図２〜図３に示すように、その光軸が路面及びカメラ１０の光軸に平行になるように、車両Ｐの前部に設置される。そして、所定の検出波（例えば、レーザまたはミリ波）でスキャニングして、当該検出波を反射する計測点領域を検出する。そして、当該検出された計測点領域の大きさ（具体的には、当該計測点領域の幅等）及び位置（具体的には、車両Ｐから計測点領域までのｚ方向距離及び方位）を検出する。また、計測点領域での検出波の反射強度を検出する。そして、当該検出された大きさ、位置、及び反射強度に関する計測点領域データを生成して、保存用メモリ１４に出力する。
【００２１】
図６に、検出波出力部１３がレーザレーダである場合に当該検出波出力部１３が取得する計測点領域の一例を示す。また、図６に示す場合にカメラ１０が取得する熱画像Ａを図７に示す。なお、図６では、車両Ｐの前方に、図４に対応する人物Ｑ０〜Ｑ１の他、車両Ｐ０が存在する。
【００２２】
図６に示すように、人物Ｑ０〜Ｑ１、及び車両Ｐ０は何れもレーザを反射するので、検出波出力部１３は、レーザにて車両Ｐ前方をスキャニングして、人物Ｑ０〜Ｑ１、及び車両Ｐ０から計測点領域Ｂ０〜Ｂ２を検出する。そして、当該検出された計測点領域Ｂ０〜Ｂ２の大きさ、位置、及び反射強度を検出する。例えば、計測点領域Ｂ０、Ｂ２のｚ方向距離はｚ０となり、計測点領域Ｂ１のｚ方向距離はｚ１となる。そして、当該検出された大きさ、位置、及び反射強度に関する計測点領域データを生成して、保存用メモリ１４に出力する。ここで、レーザの反射強度は、当該レーザを反射する検出物体の種類に依存する。例えば、車両上での反射強度は人物上での反射強度よりも大きい。車両上では反射板が、人物上では当該人物の服装がそれぞれレーダを反射するところ、当該反射板は、通常、人物の服装よりも効率よくレーダを反射するからである。また、レーダは空気中で減衰するから、検出波出力部１３が検出する計測点領域の反射強度は、車両Ｐから当該計測点領域までのｚ方向距離が長いほど小さくなる。以上により、計測点領域Ｂ２の反射強度は、計測点領域Ｂ１の反射強度よりも大きい。また、計測点領域Ｂ１の反射強度は、計測点領域Ｂ０の反射強度よりも大きい。
【００２３】
一方、図７に示すように、熱画像Ａには、人物画像ａ０〜ａ１、壁画像ａ３〜ａ４の他、車両画像ａ２も含まれる。しかし、車両画像ａ２及び壁画像ａ３〜ａ４が有する熱データは、人物画像ａ０〜ａ１が有する熱データと異なるので、検出対象物候補領域Ａ０〜Ａ１は車両画像ａ２及び壁画像ａ３〜ａ４を含まない。
【００２４】
また、図８に、検出波出力部１３がミリ波レーダである場合に当該検出波出力部１３が取得する計測点領域の一例を示す。また、図８に示す場合にカメラ１０が取得する熱画像Ａを図９に示す。なお、図８に示す車両Ｐ前方の状況は、図６に示す状況と同様である。
【００２５】
図８に示すように、人物Ｑ０〜Ｑ１、車両Ｐ０、及び壁Ｒ０〜Ｒ１（図４に示す壁画像ａ３〜ａ４に対応）は何れもミリ波を反射するので、検出波出力部１３は、ミリ波にて車両Ｐ前方をスキャニングして、人物Ｑ０〜Ｑ１、車両Ｐ０、及び壁Ｒ０〜Ｒ１から計測点領域Ｂ０〜Ｂ４を検出する。そして、当該検出された計測点領域Ｂ０〜Ｂ４の大きさ、位置、及び反射強度を検出する。例えば、計測点領域Ｂ０、Ｂ２のｚ方向距離はｚ０となり、計測点領域Ｂ１のｚ方向距離はｚ１となる。そして、当該検出された大きさ、位置、及び反射強度に関する計測点領域データを生成して、保存用メモリ１４に出力する。ここで、壁はミリ波を僅かに反射するのみであるが、ミリ波レーダは、ミリ波を僅かに反射する検出物体からも計測点領域を検出することができる。したがって、検出波出力部１３は、壁Ｒ０〜Ｒ１からも計測点領域Ｂ３〜Ｂ４を検出することができる。また、反射強度は、検出物体の種類には依存せず、計測点領域の大きさに依存する。
【００２６】
一方、図９に示すように、熱画像Ａには、人物画像ａ０〜ａ１、壁画像ａ３〜ａ４の他、車両画像ａ２も含まれる。しかし、車両画像ａ２及び壁画像ａ３〜ａ４が有する熱データは、人物画像ａ０〜ａ１が有する熱データと異なるので、検出対象物候補領域Ａ０〜Ａ１は車両画像ａ２及び壁画像ａ３〜ａ４を含まない。
【００２７】
図１に示す保存用メモリ１４は、検出波出力部１３から与えられた計測点領域データを保存する。
【００２８】
距離計測部１５は、保存用メモリ１４から計測点領域データを取得し、当該計測点領域データと、領域抽出部１２から与えられた検出対象物候補領域データに基づいて、計測点領域のうち、検出対象物候補領域に対応する計測点領域を同一候補領域として抽出する。
【００２９】
具体的には、まず、検出対象物候補領域データに基づいて、検出対象物候補領域から検出される検出物体の位置（基準座標系での位置）を算出する。ここで、具体的な算出方法を図１０〜図１４に基づいて説明する。ここで、図１０は、人物Ｑ２とカメラレンズ１００及び撮像面１０１との位置関係を示す平面図であり、図１２は、人物Ｑ２とカメラレンズ１００及び撮像面１０１との位置関係を示す側面図である。また、図１４は、人物Ｑ２とカメラ１０及び撮像面１０１との位置関係を示す側面図であり、図１１、図１３、及び図１５は、熱画像Ａの一例を示す説明図である。なお、カメラレンズ１００はカメラ１０が有するものであり、撮像面１０１は、熱画像Ａが撮像される面である。
【００３０】
図１０に示すように、焦点距離をｆ（定数）、熱画像Ａ中、人物Ｑ２が描かれた人物画像のｘ座標をｘｃｄ０とすると、カメラレンズ１００に対する人物Ｑ２の方位θは、以下の式（１）で表される。
【００３１】
ｔａｎθ＝ｘｃｄ０／ｆ  …（１）
したがって、カメラ１０が図１１に示す熱画像Ａ（図４と同様の熱画像Ａ）を取得し、領域抽出部１２が検出対象物候補領域Ａ０を抽出した場合には、距離計測部１５は、検出対象物候補領域Ａ０の位置のｘ座標ｘｃ０を式（１）のｘｃｄ０に代入することで、検出対象物候補領域Ａ０から検出される検出物体（この場合は、人物Ｑ０）の方位θ０を算出する。また、人物Ｑ２からカメラレンズ１００までのｚ方向距離ｚｄ１は、図１２に示すように、人物Ｑ２の身長をＨ、熱画像Ａ中、人物Ｑ２が描かれる人物画像の高さをｈｃ、焦点距離をｆとすると、以下の式（２）で表される。
【００３２】
ｚｄ１＝ｆ＊Ｈ／ｈｃ  …（２）
したがって、カメラ１０が図１３に示す熱画像Ａ（図４と同様の熱画像Ａ）を取得し、領域抽出部１２が検出対象物候補領域Ａ０〜Ａ１を抽出した場合には、距離計測部１５は、検出対象物候補領域Ａ０〜Ａ１の高さｈｃ０〜ｈｃ１をそれぞれ式（２）のｈｃに、人物の通常の高さＨ１を式（２）のＨにそれぞれ代入する。これにより、検出対象物候補領域Ａ０〜Ａ１から検出される検出物体（この場合は、人物）のｚ方向距離ｚ０’〜ｚ１’を算出する。
【００３３】
なお、このようにｚ方向距離を算出する方法は、車両Ｐ前方に存在する人物の身長にばらつきがほとんど生じない場合（例えば、車両Ｐ周辺に存在する人物のほとんどが大人である場合）に適用される。身長にばらつきが生じる場合、式（２）のＨに通常の高さＨ１を代入しても、検出対象物候補領域から検出される検出物体が通常の高さＨ１を有するとは限らないので、当該検出物体の正確なｚ方向距離を算出することができない可能性があるからである。
【００３４】
したがって、人物の身長にばらつきが生じる場合、距離計測部１５は、以下の方法により、ｚ方向距離を算出する。即ち、図１４に示すように、車両Ｐ前方に人物Ｑ２が存在する場合、路面からカメラ１０までの高さをＬ（定数）、焦点距離をｆ、熱画像Ａ中、人物Ｑ２が描かれる人物画像の下端部のｙ座標をｙｃｄ０’とすると、車両Ｐから人物Ｑ２までのｚ方向距離ｚｄ１は、以下の式（３）で表される。
【００３５】
ｚｄ１＝ｆ＊Ｌ／ｙｃｄ０’  …（３）
したがって、カメラ１０が図１４に示す熱画像Ａ（図４と同様の熱画像Ａ）を取得し、領域抽出部１２が検出対象物候補領域Ａ０〜Ａ１を抽出した場合には、距離計測部１５は、検出対象物候補領域Ａ０〜Ａ１の下端部のｙ座標ｙｃ０’〜ｙｃ１’を以下の式（４）〜（５）により算出する。
【００３６】
ｙｃ０’＝ｙｃ０＋ｈｃ０  …（４）
ｙｃ１’＝ｙｃ１＋ｈｃ１  …（５）
そして、当該算出されたｙｃ０’〜ｙｃ１’を式（３）のｙｃｄ０’にそれぞれ代入することで、検出対象物候補領域Ａ０〜Ａ１から検出される検出物体（この場合は、人物）のｚ方向距離ｚ０’〜ｚ１’を算出する。ここで、当該算出された方位及びｚ方向距離は、カメラレンズ１００を基準としたものであるので、距離計測部１５は、図１に示すように、当該算出された方位及びｚ方向距離を基準座標系を基準とした方位及びｚ方向距離に変換する。これにより、検出対象物候補領域から検出される検出物体の位置を算出する。そして、当該算出された位置に関する位置データを取得する。
【００３７】
そして、距離計測部１５は、当該算出された位置データを検出対象物候補領域データに加える。さらに、保存用メモリ１４から取得した計測点領域データに基づいて、検出対象物候補領域に対応する計測点領域、即ち、検出対象物候補領域の位置データに一致する位置データを有する計測点領域を同一候補領域として抽出する。そして、当該抽出された計測点領域に関する計測点領域データを同一候補領域データとして同一物体判定部１６に出力する。さらに、検出対象物候補領域データを同一物体判定部１６に出力する。
【００３８】
同一物体判定部１６は、検出対象物候補領域と同一候補領域とが互いに対応することを再度判定する。具体的には、時間の経過に応じて距離計測部１５から複数与えられた検出対象物候補領域データ及び同一候補領域データに基づいて、距離計測部１５により算出された位置の動き及び同一候補領域の位置の動きを算出する。そして、これらの動きが互いに一致するかどうかを判定し、一致する場合には、検出対象物候補領域と同一候補領域とが互いに対応すると判定する。そして、距離計測部１５により算出された位置の動き及び同一候補領域の位置の動きが、検出対象物候補領域から検出される検出物体の動きに一致すると判定する。なお、このように判定できるのは、以下の理由による。即ち、検出波出力部１３は、計測点領域、即ち同一候補領域の位置を正確に検出することができるので、同一候補領域の位置の動きは、同一候補領域から検出される検出物体の動きに一致する。そして、検出対象物候補領域が同一候補領域に対応する場合、検出対象物候補領域から検出される検出物体は、同一候補領域から検出される検出物体に一致する。したがって、検出対象物候補領域が同一候補領域に対応する場合、距離計測部１５により算出された位置の動き及び同一候補領域の位置の動きが、検出対象物候補領域から検出される検出物体の動きに一致すると判定することができる。
【００３９】
そして、距離計測部１５により算出された位置の動き、即ち検出物体の動きが所定の範囲に含まれるかどうかを判定する。この結果、所定の範囲に含まれる場合には、検出物体の動きに関する動きデータ、検出対象物候補領域データ及び計測点領域データを対象物検出部１７に出力する。
【００４０】
なお、当該判定は以下の方法により行うこともできる。即ち、同一物体判定部１６は、検出対象物候補領域データに基づいて、検出対象物候補領域から検出される検出物体の幅ｗｄを算出する。ここで、当該検出物体の幅ｗｄは、検出対象物候補領域の幅をｗｃ、焦点距離をｆ、車両Ｐから当該検出物体までの距離をｚｄ２とすると、以下の式（６）により算出される。
【００４１】
ｗｄ＝ｚｄ２＊ｗｃ／ｆ  …（６）
そして、当該算出された検出物体の幅ｗｄが同一候補領域の幅に一致するかどうかを判定し、一致する場合には、検出対象物候補領域と同一候補領域とが互いに対応すると判定する。
【００４２】
対象物検出部１７は、時間の経過に応じて同一物体判定部１６から複数与えられた検出対象物候補領域データ及び同一候補領域データに基づいて、検出対象物候補領域の特徴量及び同一候補領域の特徴量と、検出物体の動きについて平均値を算出する。ここで、当該特徴量としては、例えば、検出対象物候補領域が有する熱データ、検出対象物候補領域の縦横比、及び同一候補領域の位置等がある。なお、平均値を算出することとしたのは、算出結果のばらつきを押さえるためである。そして、当該平均値を、検出対象物候補領域の特徴量、同一候補領域の特徴量、及び検出物体の動きとする。
【００４３】
そして、当該算出された特徴量及び動きに基づいて、人物を検出する。具体的には、例えば、検出対象物候補領域が有する熱データと人物の熱データとが一致するかどうかを判定する。この結果、これらが一致する場合には、さらに、算出された動きと人物の歩行速度とを比較する。この結果、これらが一致する場合には、検出対象物候補領域または同一候補領域から人物を検出する。
【００４４】
また、対象物検出部１７は、以下の方法により人物を検出することもできる。即ち、対象物検出部１７は、検出対象物候補領域の縦横比の平均値と人物の縦横比とを比較する。この結果、これらが一致する場合には、算出された動きと人物の歩行速度とを比較する。この結果、これらが一致する場合には、検出対象物候補領域または同一候補領域から人物を検出する。
【００４５】
そして、対象物検出部１７は、人物が検出された場合には、当該人物の位置を検出対象物候補領域データまたは同一候補領域データに基づいて算出し、当該算出された人物の位置に関する人物位置データを生成して検出結果出力部１８に出力する。
【００４６】
検出結果出力部１８は、対象物検出部１７から与えられた人物位置データの信頼性を判定する。具体的には、同じ内容の人物位置データが一度しか与えられない場合には、当該人物位置データの信頼性は低いと判定する。この人物位置データはノイズである可能性があるからである。逆に、同じ内容の人物位置データが複数与えられた場合には、当該人物位置データの信頼性が高いと判定して、当該人物位置データを、当該人物位置データを必要とする装置（例えば、カーナビ）に出力する。
【００４７】
次に、物体検出装置１による処理の手順を、図１６に示すフローチャートに沿って説明する。
【００４８】
図１６に示すステップＳ１にて、カメラ１０は、車両Ｐ前方を観測して、車両Ｐ前方の熱データを有する熱画像Ａを熱画像データの形式で取得し、当該熱画像データを画像メモリ１１に出力する。画像メモリ１１は、カメラ１０から与えられた熱画像データを保存する。
【００４９】
次いで、ステップＳ２にて、領域抽出部１２は、画像メモリ１１から熱画像データを取得し、当該熱画像データに基づいて、熱画像Ａから、人物の熱データを有する検出対象物候補領域を抽出する。
【００５０】
次いで、領域抽出部１２は、検出対象物候補領域が有する画素データに基づいて、検出対象物候補領域の大きさ（具体的には、幅及び高さ）と熱画像Ａ上での位置を算出する。そして、当該算出結果及び検出対象物候補領域が有する画素データに関する検出対象物候補領域データを生成して距離計測部１５に出力する。
【００５１】
物体検出装置１は、上述したステップＳ１〜ステップＳ２の処理を行う一方で、ステップＳ３〜ステップＳ４の処理を行う。即ち、ステップＳ３〜ステップＳ４にて、検出波出力部１３は、車両Ｐの前方を所定の検出波でスキャニングして、当該検出波を反射する計測点領域を抽出する。
【００５２】
次いで、当該検出された計測点領域の大きさ、位置、及び反射強度を検出して、当該検出された大きさ、位置、及び反射強度に関する計測点領域データを生成する。次いで、当該生成された計測点領域データを保存用メモリ１４に出力する。保存用メモリ１４は、当該計測点領域データを保存する。
【００５３】
次いで、ステップＳ５にて、距離計測部１５は、保存用メモリ１４から計測点領域データを取得し、当該計測点領域データと、領域抽出部１２から与えられた検出対象物候補領域データに基づいて、上述した処理により、計測点領域のうち、検出対象物候補領域に対応する計測点領域を同一候補領域として抽出する。
【００５４】
次いで、当該同一候補領域として抽出された計測点領域データを同一候補領域データとして同一物体判定部１６に出力する。さらに、検出対象物候補領域データを同一物体判定部１６に出力する。
【００５５】
次いで、ステップＳ６にて、同一物体判定部１６は、上述した処理により、検出対象物候補領域と同一候補領域とが互いに対応するかどうかを再度判定する。次いで、互いに対応すると判定された検出対象物候補領域データ及び同一候補領域データを対象物検出部１７に出力する。
【００５６】
次いで、ステップＳ７にて、対象物検出部１７は、同一物体判定部１６から与えられた検出対象物候補領域データ及び同一候補領域データに基づいて、上述した処理により、人物を検出する。
【００５７】
次いで、人物が検出された場合には、当該人物の位置を検出対象物候補領域データまたは同一候補領域データに基づいて算出し、当該算出された人物の位置に関する人物位置データを生成して検出結果出力部１８に出力する。
【００５８】
次いで、ステップＳ８にて、検出結果出力部１８は、上述した処理により、対象物検出部１７から与えられた人物位置データの信頼性を判定する。この結果、信頼性が高いと判定された人物位置データを、当該人物位置データを必要とする装置に出力する。
【００５９】
以上により、本第１の実施の形態では、物体検出装置１は、距離計測部１５により算出された位置の動き、即ち、検出対象物候補領域の特徴量に基づいて算出された検出物体の動きが同一候補領域の動きに一致し、且つ、これらの動きが所定の範囲内であることを確認した上で、検出対象物候補領域の特徴量及び当該動きに基づいて、人物を検出する。
【００６０】
したがって、人物と異なる検出物体で、且つ人物と同じ動きをする検出物体を人物として誤検出することがない。また、人物と同程度の大きさで、且つ人物と異なる動きをする検出物体を人物として誤検出することがない。よって、人物を確実に検出することができる。
【００６１】
また、検出対象物候補領域の特徴量に基づいて算出された検出物体の動きが同一候補領域の動きに一致する場合、当該動きは検出対象物候補領域から検出される検出物体の動きに一致する。したがって、物体検出装置１は、実際の検出物体の動きに基づいて人物を検出することができるので、人物を正確に検出することができる。
【００６２】
（第２の実施の形態）
以下、本発明の第２の実施の形態（請求項２に対応）を図面に基づいて説明する。まず、図１、図６、図８、図１７、及び図１８に基づいて、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置２の構成要素及び各構成要素の主な機能について説明する。
【００６３】
図１７はカメラ１０、レーザレーダ２３０、及びミリ波レーダ２３１の設置位置を示す側面図であり、図１８は、カメラ１０、レーザレーダ２３０、及びミリ波レーダ２３１の設置位置を示す平面図である。なお、図１７〜図１８に示すように、レーザレーダ２３０の先端部の点を原点、レーザレーダ２３０の中心軸と平行となる方向をｚ軸、ｚ軸に垂直且つ路面に平行な方向をｘ軸、ｚ軸及び路面に垂直な方向をｙ軸とする座標系が基準座標系となる。レーザレーダ２３０の中心軸は、レーザレーダ２３０の先端面の中心を通り、且つ、当該先端面に垂直な軸である。
【００６４】
図１に示すように、物体検出装置２は、物体検出装置１の検出波出力部１３、及び距離計測部１５を検出波出力部２３及び距離計測部２５に換えたものである。
【００６５】
図１に示す検出波出力部２３は、図１７〜図１８に示すように、レーザレーダ２３０及びミリ波レーダ２３１を備える。ここで、レーザレーダ２３０は、その光軸が路面及びカメラ１０の光軸に平行になるように、車両Ｐの前部に設置される。同様に、ミリ波レーダ２３１は、その光軸が路面及びカメラ１０の光軸に平行になるように、車両Ｐの前部に設置される。また、レーザレーダ２３０及びミリ波レーダ２３１は、これらの光軸がいずれもｘｙ平面上に乗るようにして、上下方向に互いに異なる位置に設置される。
【００６６】
そして、検出波出力部２３は、車両Ｐ前方をレーザ及びミリ波でスキャニングして、当該レーザまたはミリ波を反射する計測点領域を検出する。
【００６７】
そして、当該検出された計測点領域の大きさ（具体的には、当該計測点領域の幅等）及び位置（具体的には、車両Ｐから計測点領域までのｚ方向距離及び方位）を検出する。また、計測点領域での検出波の反射強度を検出する。そして、当該検出された大きさ、位置、及び反射強度に関する計測点領域データを生成して、保存用メモリ１４に出力する。
【００６８】
距離計測部２５は、保存用メモリ１４から計測点領域データを取得し、当該計測点領域データと、領域抽出部１２から与えられた検出対象物候補領域データに基づいて、計測点領域のうち、検出対象物候補領域の位置算出に適し、且つ、検出対象物候補領域に対応する計測点領域を同一候補領域として抽出する。
【００６９】
具体的には、まず、検出対象物候補領域データに基づいて、距離計測部１５と同様に、検出対象物候補領域から検出される検出物体のｚ方向距離及び方位、即ち位置を算出する。そして、当該算出された位置に関する位置データを検出対象物候補領域データに加える。
【００７０】
また、当該算出されたｚ方向距離と、所定の基準距離とを比較する。この結果、当該算出されたｚ方向距離が基準距離よりも長い場合には、ミリ波レーダ２３１にて検出された計測点領域を検出対象物候補領域の位置算出に適するものと判定する。そして、当該ミリ波レーダ２３１にて検出された計測点領域から、検出対象物候補領域に対応する計測点領域、即ち、検出対象物候補領域の位置データに一致する位置データを有する計測点領域を同一候補領域として抽出する。
【００７１】
一方、ｚ方向距離が基準距離以下となる場合、または、ｚ方向距離が基準距離よりも大きくなるが、検出対象物候補領域が密集している場合には、レーザレーダ２３０にて検出された計測点領域データを検出対象物候補領域の位置算出に適するものと判定する。そして、当該レーザレーダ２３０にて検出された計測点領域から、検出対象物候補領域に対応する計測点領域を同一候補領域として抽出する。
【００７２】
そして、当該抽出された計測点領域に関する計測点領域データを同一候補領域データとして同一物体判定部１６に出力する。さらに、検出対象物候補領域データを同一物体判定部１６に出力する。
【００７３】
このように、抽出対象となる計測点領域の種類をｚ方向距離の大きさ等に応じて変更することとしたのは、以下の理由による。即ち、レーザは空気の影響を受けて減衰する一方、ミリ波は当該影響を受けない。したがって、レーザレーダ２３０の検出可能範囲は、ミリ波レーダ２３１の検出可能範囲よりも狭い。また、レーザレーダ２３０にて計測点領域を検出した場合、計測点領域のｚ方向距離が長くなると、当該計測点領域の反射強度が小さくなるので、計測点領域の信頼性は低くなる。
【００７４】
これに対し、ミリ波レーダ２３１にて計測点領域を検出した場合、計測点領域のｚ方向距離によらず、反射強度は一定以上の大きさとなる。このため、車両Ｐから前方の検出物体までのｚ方向距離が長く、レーザレーダ２３０では当該検出物体から計測点領域を検出できなかったり、計測点領域の信頼性が低くなる場合であっても、信頼性の高い計測点領域を検出することができる。したがって、ｚ方向距離が長い場合、ミリ波により検出された計測点領域の信頼性の方が、レーザにより検出された計測点領域の信頼性よりも大きい。
【００７５】
一方、ミリ波レーダ２３１は、ミリ波を僅かに反射する検出物体、例えば壁等からも計測点領域を検出する。また、計測点領域の反射強度はミリ波を反射する検出物体の種類によらない。したがって、例えば人物が壁に接近している場合には、計測点領域から人物を正確に検出することが困難となる。これに対し、レーザレーダ２３０は、レーザを僅かに反射する検出物体からは計測点領域データを検出しないので、例えば人物が壁に接近している場合であっても、人物のみから計測点領域を検出することができる。よって、検出対象物候補領域が密集している場合には、レーザにより検出された計測点領域の信頼性の方が、ミリ波により検出された計測点領域の信頼性よりも大きい。
【００７６】
そこで、距離計測部２５は、より信頼性の高い計測点領域データを同一候補領域データとするべく、上述したように、算出されたｚ方向距離の大きさ等に応じて抽出対象となる計測点領域データを変更することとした。
【００７７】
物体検出装置２による処理の手順は、物体検出装置１による処理の手順と同様であるので、説明を省略する。
【００７８】
以上により、本第２の実施の形態では、距離計測部２５は、計測点領域のうち、検出対象物候補領域に対応し、且つ、検出対象物候補領域の位置算出に適した（言い換えれば、信頼性がより高い）計測点領域を同一候補領域として抽出する。したがって、当該抽出された同一候補領域の動きは、第１の実施の形態よりも検出物体の実際の動きに近くなるので、距離計測部２５により算出された位置の動きと同一候補領域の動きが一致する場合、当該算出された位置の動きは、検出物体の実際の動きにより近くなる。そして、物体検出装置２は、当該当該算出された動きに基づいて人物を検出するので、より正確に人物を検出することができる。
【００７９】
（第３の実施の形態）
以下、本発明の第３の実施の形態（請求項３、６に対応）を図面に基づいて説明する。まず、図１、図１９、及び図２０に基づいて、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置３の構成要素及び各構成要素の主な機能について説明する。
【００８０】
図１は物体検出装置３の構成を示すブロック図であり、図１９〜図２０は、ｚ方向距離と各種パラメタとの関係を示すグラフである。
【００８１】
図１に示すように、物体検出装置３は、物体検出装置１の対象物検出部１７を対象物検出部（検出手段、記憶手段）３７に換えたものである。また、本第３の実施の形態では、検出波出力部１３はレーザレーダである。
【００８２】
対象物検出部３７は、検出対象物候補領域のうち、人物が検出される検出対象物領域の大きさと、当該人物から車両Ｐまでのｚ方向距離との関係を示す第１の人物対応データを記憶する。また、当該検出対象物領域が有する熱データ値と、当該人物から車両Ｐまでのｚ方向距離との関係を示す第２の人物対応データを記憶する。また、同一候補領域のうち、人物が検出される検出対象物領域が有する反射強度データ値（レーザの反射強度データ値）と、当該人物から車両Ｐまでのｚ方向距離との関係を示す第３の人物対応データを記憶する。
【００８３】
図１９（ａ）に、第１の人物対応データの内容を示すグラフ３６０を、図１９（ｂ）に、第２の人物対応データの内容を示すグラフ３６２を、図１９（ｃ）に、第３の人物対応データの内容を示すグラフ３６４を示す。
【００８４】
グラフ３６０に示されるように、ｚ方向距離が長くなると、検出対象物領域は小さくなる。また、グラフ３６２に示されるように、ｚ方向距離が長くなると、熱データ値は小さくなる。物体から放出される熱は空気中で減衰するためである。また、グラフ３６４に示されるように、ｚ方向距離が長くなると、反射強度データ値は小さくなる。これは、レーザが空気中で減衰するためである。
【００８５】
なお、対象物検出部３７に他の人物対応データを記憶させても良い。他の人物対応データとしては、例えば、検出対象物領域の幅と、当該人物から車両Ｐまでのｚ方向距離との関係を示すものや、検出対象物領域が有する反射強度データ値（ミリ波の反射強度データ値）と、当該人物から車両Ｐまでのｚ方向距離との関係を示すもの等がある。なお、対象物検出部３７にミリ波レーダに関するグラフを記憶させる場合、検出波出力部１３はミリ波レーダである必要がある。
【００８６】
また、対象物検出部３７は、以下の処理を行う。即ち、対象物検出部１７と同様に、時間の経過に応じて同一物体判定部１６から複数与えられた検出対象物候補領域データ及び同一候補領域データに基づいて、検出対象物候補領域の特徴量及び同一候補領域の特徴量と、検出対象物候補領域から検出される検出物体の動きについて平均値を算出する。ここで、当該特徴量には、検出対象物候補領域から検出される検出物体の位置（車両Ｐから検出物体までのｚ方向距離等）、検出対象物候補領域の大きさ、検出対象物候補領域データが有する熱データ、及び同一候補領域データが有する反射強度が含まれる。そして、当該算出された平均値を、当該検出対象物候補領域の特徴量、同一候補領域の特徴量、及び検出物体の動きとする。
【００８７】
そして、当該検出対象物候補領域の特徴量、同一候補領域の特徴量、検出対象物候補領域から検出された検出物体の動き及び上述した人物対応データに基づいて、人物を検出する。
【００８８】
具体的には、検出対象物候補領域の大きさを縦座標、検出対象物候補領域から検出される検出物体のｚ方向距離を横座標とする座標点が、グラフ３６０に乗るかどうかを判定する。例えば、ｚ方向距離が距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に含まれる場合、グラフ３６０のうち、距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に対応するグラフ３６１に座標点が乗るかどうかを判定する。
【００８９】
この結果、座標点がグラフ３６０に乗る場合、検出対象物候補領域が有する熱データ値を縦座標、検出物体のｚ方向距離を横座標とする座標点が、グラフ３６２に乗るかどうかを判定する。例えば、ｚ方向距離が距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に含まれる場合、グラフ３６２のうち、距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に対応するグラフ３６３に座標点が乗るかどうかを判定する。
【００９０】
この結果、座標点がグラフ３６２に乗る場合、同一候補領域が有する反射強度データ値を縦座標、検出物体のｚ方向距離を横座標とする座標点が、グラフ３６４に乗るかどうかを判定する。例えば、ｚ方向距離が距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に含まれる場合、グラフ３６４のうち、距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に対応するグラフ３６５に乗るかどうかを判定する。この結果、座標点がグラフ３６４に乗る場合には、さらに、上述した処理により算出された動きと人物の歩行速度とを比較する。この結果、これらが一致する場合には、検出対象物候補領域または同一候補領域から人物を検出する。
【００９１】
そして、対象物検出部３７は、人物が検出された場合には、当該人物の位置を検出対象物候補領域データまたは同一候補領域データに基づいて算出し、当該算出された人物の位置に関する人物位置データを生成して検出結果出力部１８に出力する。
【００９２】
物体検出装置３による処理の手順は、物体検出装置１による手順と同様であるので、説明を省略する。
【００９３】
以上により、第３の実施の形態では、物体検出装置３は、検出対象物候補領域の特徴量を示すパラメタ値（熱データ値や大きさ）を縦座標、検出対象物候補領域から検出される検出物体のｚ方向距離を横座標とする座標点がグラフ３６０、３６２に乗るか判定する。そして、座標点がグラフ３６０、３６２に乗る場合には、同一候補領域の特徴量を示すパラメタ値（反射強度データ値）を縦座標、同一候補領域のｚ方向距離を横座標とする座標点がグラフ３６４に乗るかどうかを判定する。この結果、座標点がグラフ３６４に乗る場合には、検出対象物候補領域から検出される動きに基づいて、人物を検出する。
【００９４】
ここで、グラフ３６０、３６２、３６４は、人物が検出される検出対象物領域と、ｚ方向距離との関係を示すものである。したがって、物体検出装置３は、このような判定を行うことで、検出対象物候補領域及び同一候補領域から、検出対象物領域の特徴量を有しないもの、即ち、人物が検出されないものを確実に除外し、残りの検出対象物候補領域及び同一候補領域から人物を検出することができる。したがって、人物を確実に検出することができる。
【００９５】
なお、検出対象物領域の大きさから直ちにｚ方向距離が算出されるので（式（２）参照）、人物対応データ中のｚ方向距離を検出対象物領域の大きさとしても良い。
【００９６】
また、検出対象物領域の大きさ、検出対象物領域が有する熱データ、及び検出対象物領域が有する反射強度データ値とｚ方向距離との関係は、人物の服装、年齢、身長、撮像時の環境（天候）等に応じて多少変動する。このため、上述した座標点がグラフ３６０、３６２、３６４に完全に乗らなくても、当該座標点に対応する検出対象物候補領域等から人物が検出される可能性がある。
【００９７】
したがって、対象物検出部３７を以下のような構成としてもよい。即ち、図２０に示すように、対象物検出部３７に、上述した人物対応データの他、グラフ３６０、３６２、３６４の周辺領域３６０ａ〜３６５ａを示す周辺領域対応データを記憶させる。そして、対象物検出部３７は以下の処理を行う。即ち、検出対象物候補領域の大きさを縦座標、検出対象物候補領域から検出される検出物体のｚ方向距離を横座標とする座標点が、周辺領域３６０ａに乗るかどうかを判定する。例えば、ｚ方向距離が距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に含まれる場合、周辺領域３６０ａのうち、距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に対応する周辺領域３６１ａに座標点が乗るかどうかを判定する。
【００９８】
この結果、座標点が周辺領域３６０ａに乗る場合、検出対象物候補領域データが有する熱データ値を縦座標、検出物体のｚ方向距離を横座標とする座標点が、周辺領域３６２ａに乗るかどうかを判定する。例えば、ｚ方向距離が距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に含まれる場合、周辺領域３６２ａのうち、距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に対応する周辺領域３６３ａに座標点が乗るかどうかを判定する。
【００９９】
この結果、座標点が周辺領域３６２ａに乗る場合、同一候補領域データが有する反射強度データ値を縦座標、検出物体のｚ方向距離を横座標とする座標点が、周辺領域３６４ａに乗るかどうかを判定する。例えば、ｚ方向距離が距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に含まれる場合、周辺領域３６４ａのうち、距離ｚ０から距離ｚ１の範囲に対応する周辺領域３６５ａに乗るかどうかを判定する。この結果、座標点が周辺領域３６４ａに乗る場合には、さらに、上述した処理により算出された動きと人物の歩行速度とを比較する。この結果、これらが一致する場合には、検出対象物候補領域または同一候補領域から人物を検出する。
【０１００】
これにより、座標点がグラフ３６０、３６２、３６４に完全には乗らないが、人物が検出される検出対象物候補領域を人物検出処理から除外しないようにすることができる。
【０１０１】
また、対象物検出部３７が行う処理と同様の処理を距離計測部１５に行わせてもよい。この場合、距離計測部１５は、上述した処理と同様の処理により検出対象物候補領域データと同一候補領域データを生成する。その後、対象物検出部３７が行う処理と同様の処理を行うことで、これら検出対象物候補領域データと同一候補領域データのうち、人物が検出される可能性のあるもののみ、同一物体判定部１６に出力する。これにより、同一物体判定部１６、対象物検出部３７、及び検出結果出力部１８による処理の対象となるデータが少なくなるので、物体検出装置３による処理が高速化される。
【０１０２】
（第４の実施の形態）
以下、本発明の第３の実施の形態（請求項４、６に対応）を図面に基づいて説明する。まず、図１、及び図２１に基づいて、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置４の構成要素及び各構成要素の主な機能について説明する。
【０１０３】
図１は物体検出装置４の構成を示すブロック図であり、図２１は、ｚ方向距離と各種パラメタとの関係を示すグラフである。
【０１０４】
図１に示すように、物体検出装置４は、物体検出装置１の対象物検出部１７を対象物検出部（検出手段、記憶手段）４７に換えたものである。また、本第４の実施の形態では、検出波出力部１３はレーザレーダである。
【０１０５】
対象物検出部４７は、対象物検出部３７と同様に、第２〜第３の人物対応データを記憶する。
【０１０６】
ここで、図２１（ａ）〜（ｂ）に、第２の人物対応データの内容を示すグラフ４６０を、図２１（ｃ）〜（ｄ）に、第３の人物対応データの内容を示すグラフ４６３を示す。
【０１０７】
なお、対象物検出部４７に他の人物対応データを記憶させても良い。他の人物対応データとしては、例えば、上述した第１の人物対応データの他、人物が検出される検出対象物領域の幅と、当該人物から車両Ｐまでのｚ方向距離との関係を示すものや、検出対象物領域が有する反射強度データ値（ミリ波の反射強度データ値）と、当該人物から車両Ｐまでのｚ方向距離との関係を示すもの等がある。なお、対象物検出部４７にミリ波レーダに関するグラフを記憶させる場合、検出波出力部１３はミリ波レーダである必要がある。
【０１０８】
また、対象物検出部４７は、以下の処理を行う。即ち、対象物検出部１７と同様に、検出対象物候補領域の特徴量及び同一候補領域の特徴量と、検出対象物候補領域から検出される検出物体の動きについて平均値を算出する。ここで、当該特徴量には、検出対象物候補領域から検出される検出物体の位置（車両Ｐから検出物体までのｚ方向距離等）、検出対象物候補領域の大きさ、検出対象物候補領域が有する熱データ、及び同一候補領域が有する反射強度が含まれる。そして、当該算出された平均値を、当該検出対象物候補領域の特徴量、同一候補領域の特徴量、及び検出物体の動きとする。
【０１０９】
そして、当該処理を複数回行って、検出物体のｚ方向距離の動きに伴う熱データ値の動きを示す第１の物体対応データと、検出物体のｚ方向距離の動きに伴う反射強度データ値の動きを示す第２の物体対応データと、を生成する。
【０１１０】
そして、当該生成された第１〜第２の物体対応データと、第２〜第３の人物対応データに基づいて、人物を検出する。
【０１１１】
具体的には、対象物検出部４７は、第１の物体対応データで示される関係と第２の人物対応データで示される関係とが一致するかどうかを判定する。一致する場合の例を図２１（ａ）に、一致しない場合の例を図２１（ｂ）に示す。グラフ４６０は、第２の人物対応データの内容を、グラフ４６１〜４６２は、第１の物体対応データの内容を示す。
【０１１２】
この結果、一致する場合には、第２の物体対応データで示される関係と第３の人物対応データで示される関係とが一致するかどうかを判定する。一致する場合の例を図２１（ｃ）に、一致しない場合の例を図２１（ｄ）に示す。グラフ４６３は、第３の人物対応データの内容を、グラフ４６４〜４６５は、第２の物体対応データの内容を示す。
【０１１３】
この結果、一致する場合には、上述した処理により算出された動きと人物の歩行速度とを比較する。この結果、これらが一致する場合には、検出対象物候補領域または同一候補領域から人物を検出する。
【０１１４】
そして、対象物検出部４７は、人物が検出された場合には、当該人物の位置を検出対象物候補領域データまたは同一候補領域データに基づいて算出し、当該算出された人物の位置に関する人物位置データを生成して検出結果出力部１８に出力する。
【０１１５】
物体検出装置４による処理の手順は、物体検出装置１による手順と同様であるので、説明を省略する。
【０１１６】
以上により、第４の実施の形態では、物体検出装置４は、検出物体のｚ方向距離の動きに伴う熱データ値の動き（即ち、第１の物体対応データで示される関係）、及び、検出物体のｚ方向距離の動きに伴う反射強度データ値の動き（即ち、第２の物体対応データで示される関係）が、上述した第２〜第３の人物対応データに示される関係に一致するかどうかを判定する。そして、一致する場合には、検出物体の動きの特徴量に基づいて、検出対象物候補領域または同一候補領域から人物を検出する。したがって、検出対象物候補領域及び同一候補領域が検出対象物領域と同様の特徴量を有するかどうかを、第３の実施の形態よりも確実に判定することができる。言い換えれば、人物が検出されない検出対象物候補領域及び同一候補領域を第３の実施の形態よりも確実に除外した上で、残りの検出対象物候補領域及び同一候補領域から人物を検出することができる。
【０１１７】
また、検出対象物候補領域の特徴量等を複数算出して、物体対応データを生成するので、当該特徴量等にノイズが含まれていても、物体検出装置４は、物体対応データで示される関係と人物対応データで示される関係とが一致するかどうかを正確に判定することができる。
【０１１８】
（第５の実施の形態）
以下、本発明の第５の実施の形態（請求項５、６に対応）を図面に基づいて説明する。まず、図１、及び図２２に基づいて、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置５の構成要素及び各構成要素の主な機能について説明する。
【０１１９】
図１は物体検出装置５の構成を示すブロック図であり、図２２は、ｚ方向距離と各種パラメタとの関係を示すグラフである。
【０１２０】
図１に示すように、物体検出装置５は、物体検出装置１の検出波出力部１３及び対象物検出部１７を検出波出力部２３及び対象物検出部（検出手段、記憶手段）５７に換えたものである。
【０１２１】
対象物検出部５７は、上述した第１〜第３の人物対応データの他、人物が検出される検出対象物領域が有する反射強度データ値（ミリ波の反射強度データ値）と、当該人物から車両Ｐまでのｚ方向距離との関係を示す第４の人物対応データを記憶する。
【０１２２】
図２２（ａ）に、第４の人物対応データの内容を示すグラフ５６０を、図２２（ｂ）に、第３の人物対応データの内容を示すグラフ５６０を示す。なお、グラフ５６０は、ミリ波レーダの検出可能距離は距離ｚＭＲｄから距離ｚＭＲｕまでであり、レーザレーダの検出可能距離は距離ｚＬＲｄから距離ｚＬＲｕまでであることを示す。第２の実施の形態で説明したように、距離ｚＭＲｕは、距離ｚＬＲｕよりも長い。
【０１２３】
また、対象物検出部５７は、第１〜第４の人物対応データの他、上述した周辺領域（例えば、図２２に示す周辺領域５６０ａ〜５６１ａ）を示す周辺領域対応データも記憶する。
【０１２４】
なお、対象物検出部５７に他の人物対応データを記憶させても良い。他の人物対応データとしては、例えば、人物が検出される検出対象物領域の幅と、当該人物から車両Ｐまでのｚ方向距離との関係を示すものがある。
【０１２５】
これら第１〜第４の人物対応データ及び周辺領域対応データの信頼性は、検出対象物候補領域から検出される検出物体の位置に応じて異なる。
【０１２６】
例えば、検出物体のｚ方向距離がレーザレーダの検出可能距離に含まれる場合、第３の人物対応データの信頼性は第４の人物対応データの信頼性よりも大きくなる。第２の実施の形態で説明したように、レーザの反射強度データ値は物体の種類に応じて異なるので、この場合、第３の人物対応データが示す反射強度データ値は、人物の反射強度データ値に一致する一方、他の物体の反射強度データ値と異なるからである。一方、検出物体のｚ方向距離がレーザレーダの検出可能距離に含まれない場合、第３の人物対応データの信頼性は第４の人物対応データの信頼性よりも小さくなる。この場合、第３の人物対応データは、対応する反射強度データ値を有しないからである。
【０１２７】
また、検出物体がミリ波レーダの画角やレーザレーダの画角の端に存在する場合、第３〜第４の人物対応データの信頼性は、第１〜第２の人物対応データの信頼性よりも小さくなる。この場合、同一候補領域の反射強度データ値は正確に検出されていないので、第３〜第４の人物対応データを用いて後述する判定処理を行っても、正確な判定を行うことができないからである。
【０１２８】
また、対象物検出部５７は、以下の処理を行う。即ち、対象物検出部１７と同様に、時間の経過に応じて同一物体判定部１６から複数与えられた検出対象物候補領域データ及び同一候補領域データに基づいて、検出対象物候補領域の特徴量及び同一候補領域の特徴量と、検出対象物候補領域から検出される検出物体の動きについて平均値を算出する。ここで、当該特徴量には、検出物体の位置（車両Ｐから検出物体までのｚ方向距離等）、検出対象物候補領域の大きさ、検出対象物候補領域データが有する熱データ、及び同一候補領域データが有する反射強度が含まれる。そして、当該算出された平均値を、当該検出対象物候補領域の特徴量、同一候補領域の特徴量、及び検出物体の動きとする。
【０１２９】
そして、当該算出された検出物体の位置に応じた対応データ（信頼性が高い対応データ）を取得し、当該対応データと、検出対象物候補領域の特徴量、同一候補領域の特徴量、及び検出物体の動きに基づいて、対象物検出部３７と同様の判定処理を行って、人物を検出する。
【０１３０】
以上により、第５の実施の形態では、物体検出装置５は、検出物体の位置に応じた対応データを取得し、この対応データに基づいて、対象物検出部３７と同様の判定処理を行う。したがって、検出対象物候補領域及び同一候補領域が検出対象物領域と同様の特徴量を有するかどうかを、第３の実施の形態よりも確実に判定することができる。言い換えれば、人物が検出されない検出対象物候補領域及び同一候補領域を第３の実施の形態よりも確実に除外した上で、残りの検出対象物候補領域及び同一候補領域から人物を検出することができる。
【０１３１】
なお、上述した第１〜第５の実施の形態に記載の技術を互いに組み合わせることができるのはもちろんである。
【０１３２】
また、第１〜第５の実施の形態では、検出対象物として人物を検出することとしたが、他の検出物体、例えば道路構造物を検出するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３３】
【図１】本発明の一実施の形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】カメラや検出波出力部の設置位置を示した側面図である。
【図３】カメラや検出波出力部の設置位置を示した平面図である。
【図４】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図５】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図６】レーザレーダにより検出される計測点領域の一例を示す平面図である。
【図７】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図８】ミリ波レーダにより検出される計測点領域の一例を示す平面図である。
【図９】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図１０】カメラレンズと人物との位置関係を示す平面図である。
【図１１】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図１２】カメラレンズと人物との位置関係を示す側面図である。
【図１３】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図１４】カメラと人物との位置関係を示す側面図である。
【図１５】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図１６】物体検出装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図１７】カメラや検出波出力部の設置位置を示した側面図である。
【図１８】カメラや検出波出力部の設置位置を示した平面図である。
【図１９】（ａ）  検出対象物領域の大きさとｚ方向距離との関係を示すグラフである。  （ｂ）  熱データ値とｚ方向距離との関係を示すグラフである。  （ｃ）  反射強度データ値とｚ方向距離との関係を示すグラフである。
【図２０】（ａ）  検出対象物領域の大きさとｚ方向距離との関係を示すグラフである。  （ｂ）  熱データ値とｚ方向距離との関係を示すグラフである。  （ｃ）  反射強度データ値とｚ方向距離との関係を示すグラフである。
【図２１】（ａ）  熱データ値とｚ方向距離との関係を示すグラフである。  （ｂ）  熱データ値とｚ方向距離との関係を示すグラフである。  （ｃ）  反射強度データ値とｚ方向距離との関係を示すグラフである。  （ｄ）  反射強度データ値とｚ方向距離との関係を示すグラフである。
【図２２】（ａ）  ミリ波による反射強度データ値とｚ方向距離との関係を示すグラフである。  （ｂ）  レーザによる反射強度データ値とｚ方向距離との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【０１３４】
１〜５…物体検出装置
１０…カメラ（画像取得手段）
１１…画像メモリ
１２…領域抽出部（領域抽出手段）
１３、２３…検出波出力部（検出波出力手段）
１４…保存用メモリ
１５、２５…距離計測部（位置算出手段、位置抽出手段）
１６…同一物体判定部
１７、３７、４７…対象物検出部（検出手段、記憶手段）
１８…検出結果出力部
【図１】
2005121601.tif 000003
【図２】
2005121601.tif 000004
【図３】
2005121601.tif 000005
【図４】
2005121601.tif 000006
【図５】
2005121601.tif 000007
【図６】
2005121601.tif 000008
【図７】
2005121601.tif 000009
【図８】
2005121601.tif 000010
【図９】
2005121601.tif 000011
【図１０】
2005121601.tif 000012
【図１１】
2005121601.tif 000013
【図１２】
2005121601.tif 000014
【図１３】
2005121601.tif 000015
【図１４】
2005121601.tif 000016
【図１５】
2005121601.tif 000017
【図１６】
2005121601.tif 000018
【図１７】
2005121601.tif 000019
【図１８】
2005121601.tif 000020
【図１９】
2005121601.tif 000021
【図２０】
2005121601.tif 000022
【図２１】
2005121601.tif 000023
【図２２】
2005121601.tif 000024